ВПЛИВ СТИСНЕННЯ ДАНИХ НА ЕФЕКТИВНІСТЬ ПРЯМОЇ ВЗАЄМОДІЇ СЕРВІСІВ У МІКРОСЕРВІСНІЙ АРХІТЕКТУРІ

Анотація

У сучасних мікросервісних архітектурах, що дедалі частіше реалізуються в умовах високої навантаженості,
розподіленого середовища та динамічної масштабованості, спостерігається зростання інтересу до моделей прямої
взаємодії між окремими сервісами без використання традиційних проксі-рішень – так званий proxyless-підхід. Така
модель взаємодії дозволяє зменшити час відгуку системи, уникнути затримок, спричинених проміжною
маршрутизацією, оптимізувати інфраструктурні витрати, зменшити кількість потенційних точок відмови й
забезпечити більшу архітектурну гнучкість, масштабованість, контроль над потоками даних і відповідність
принципам cloud-native. У цьому контексті особливого значення набуває впровадження алгоритмів стиснення даних
як одного з ключових засобів оптимізації обміну інформацією між сервісами. Стиснення дозволяє істотно
зменшити обсяг переданої інформації, знизити навантаження на мережу, мінімізувати затримки в обробці запитів
і сприяти зменшенню ресурсоспоживання при інтенсивному міжсервісному трафіку. У статті здійснено
теоретичний аналіз впливу застосування стиснення даних на якість, продуктивність і надійність прямого обміну
в межах мікросервісної архітектури. Основна увага зосереджена на безвтратних алгоритмах GZIP і Snappy, що є
найуживанішими у cloud-native середовищах із підтримкою REST і gRPC. Проаналізовано особливості їх інтеграції,
залежність ефективності від формату і структури даних, типу API-запитів (одиночних чи масових), а також від
рівня мережевої латентності та обчислювального навантаження. Окреслено ключові переваги GZIP у випадках
високого навантаження й потреби в глибокому стисненні, а також Snappy – при обмеженнях на затримки і
пріоритеті швидкодії. Визначено потенційні обмеження щодо сумісності між сервісами, додаткового
навантаження на CPU та конфігураційної гнучкості при ручному керуванні параметрами компресії.
Підкреслюється важливість забезпечення узгодженості налаштувань на обох кінцях взаємодії, включно з
кодуванням заголовків і підтримкою відповідних форматів. Зроблено висновок, що адаптивний і контекстно-
залежний підхід до вибору алгоритму стиснення, з урахуванням характеру API, структури навантаження,
топології взаємодії, пріоритетів обробки та мережевих характеристик, є критично важливим для забезпечення
стабільної, надійної й ефективної роботи мікросервісів у межах proxyless-архітектури сучасних хмарних і гібридних
платформ.